При оценке в 2020 г. планов реализации стратегии работы с большими данными в Российской Федерации были проанализированы национальная программа «Цифровая экономика» [1] и входящие в нее федеральные проекты, ведомственные программы цифровой трансформации [2], программы цифровой трансформации государственных корпораций и организаций с государственным участием и т. д. Все эти документы в той или иной степени включают отдельные мероприятия, направленные на использование аналитики больших данных и применение технологий искусственного интеллекта (в первую очередь – машинного обучения), что, в свою очередь, неизбежно влияет на развитие технологий работы с большими данными и формирование самих массивов данных для обработки.
Анализ показал, что подавляющее большинство планов (программ) реализации стратегий для работы с большими данными демонстрирует обособленность процессов применения цифровых технологий в различных сферах деятельности или организациях. Это проявляется, в том числе, в отсутствии взаимоувязанности мероприятий, создании разрозненных информационных систем с несопоставимыми или трудно сопоставимыми массивами данных. Налицо отсутствие единой технической политики, представленной в форме обязательных для применения стандартов формирования моделей данных, управления основными (мастер-) данными, методами разметки слабоструктурированных данных и т. д., углубляющее неразбериху при работе с большими данными. Сложившийся подход ведет к накоплению больших массивов данных, но очень слабо обеспечивает рост ценности данных, к тому же приводит к трудностям при их совместном использовании и переиспользовании.
Ситуация с развитием и использованием технологий работы с большими данными в Российской Федерации обстоит гораздо хуже, чем с цифровым развитием в целом, поэтому уровень стратегического планирования по данному направлению можно оценить как неудовлетворительный (по пятибалльной шкале).
Источники: